对不起，你们看重的那些都是虚荣指标

Tabb发现大家经常犯的一个错误是过于信赖A/B测试，指望用这个东西来解码隐藏在数据里面的模式。Tabb说：“总会存在例外。A/B测试在特定情况下是有帮助的，比方说当用户没有在网站上亮明身份时。这类测试可以帮助识别本来是匿名的用户。但绝大部分时候这并没有什么作用。首先，如果你的数据是孤立的话，A/B测试会告诉你最直接的结果而不是长期结果。比方说，通过把“关闭”按钮的大小减小我们发现点进率翻番了，但这可能是因为用户本想想点关闭的却误点了其他的地方，但这些点进最后都没有转化。即便你有几十亿用户，如果数据是孤立的话你也无法从中找出任何实质。相反，不如把精力放在研究客户的事件流。致电给个体用户。现在就开始。经常地做。拿起电话开始真正的对话。”

软件让大家用新的方式思考和行事。A/B测试是在缺乏交互的情况下进行监控。放下你的望远镜，拿起电话吧。

聚焦活跃参与的另一种办法是缓解妨碍用户使用你产品的东西。尤其是要跟踪这两个指标：失败率和中毒率。以下是办法：

找出然后大幅削减你的失败率。失败率是你的公司未能如期交付的次数。失败率是所有企业都适用的运营指标——不仅仅是安全方面。Tabb说：“要想找出公司的失败率，首先找出每个部门的失败率。每一项职能都会有不同的失败率去苹果他们的工作。对于客户体验来说失败率是客户体验代表无法解决客户问题的次数。对于供应链来说，是客户尝试购买已售光的货品的次数。每一个团队成员都需要知道和监控自身特定角色和部门的失败率。每一次你变更自己的流程或者产品，对失败率的衡量也要相应调整。如果你刚刚起步，可以采用免费的工具来识别失败并找出模式。让你的web开发者使用Google Analytics来检查404错误或者内部服务器错误出现的频率。让支持部门使用免费调查工具来调查支持请求样本的满意度情况。”

失败率不属于性感的的外部指标，但它能让公司头脑清醒。Tabb说：“曾经有一次移动支付公司Venmo做出了一次设计变更，使得用户很容易一不小心就会在不想这么做的时候转钱出去。一方面这会推动交易数等虚荣指标变得好看，因为每一笔错误转账都需要多一笔转账来抵消错误。但对于内部来说这却是个灾难。用户很容易迷惑，无法按照自己意愿控制他们的支付。Venmo找出了那些特殊的交易对——也就是支付出去然后‘反向’转账回来的交易来测试新设计是不是导致这种现象出现的根源。团队的假设是正确的，后来他们纠正了问题。”

失败率防止小的裂缝变成断裂。虚荣指标很少具有预防性。

奖励你的中毒率。作为失败率的子集，中毒率是指客户的初次体验太过糟糕以至于再也不回来了。Tabb说：“这类似于你在饭店遇到了食物中毒。有过这样的体验之后客户几乎不可能再回来了。公司很少衡量中毒率，但在努力控制用户群的增长时这个指标可以是非常强大的杠杆。你失去的不仅是一位潜在客户，而且可能还会失去他们可能会推荐的人。在社交媒体时代，中毒是很可怕的。”

这方面市场（marketplace）的风险最高。Tabb说：“就拿Airbnb来说吧。特定的租户会不会有很高的中毒率呢？这个地方可能有很好的特质：大小很好，位置极佳，价格还有竞争力——但在那里呆过之后大家就不再使用Airbnb了。现在我们有一个有效的明确指标或者是另一个指标，比方说每租户的预定停留数。这个东西是一个虚荣指标，除非你挖掘进去找出该租户实际上是不是在损害你的业务。有很多因素是超出你对市场的控制范围的——找到来，奖励你的中毒率。实际上这会帮助你给混沌带来一些秩序。它让你可以理解你的期初损失，知道这种损失是不是可以用收入弥补回来。”

电子商务公司

电子商务公司是讲究忠诚度的公司。要想赢得市场，你需要客户不断地选择你而不是竞争对手。Tabb说：“电子商务拼的是机会成本。你必须找到并衡量可激发客户不断订购的代理。重要的是客户购买的频率，而不是购买的额度。跟购物篮大小或者收入相比，真正的指标，比如围绕装运和递送方面的指标没那么性感，但却推动着重复的行为。”

Tabb说：“Amazon就是一个很明显的例子。从外部的角度来看，Amazon Prime是一项忠诚计划。免费的2日送达会不会让你购买更加频繁？绝对会，Amazon知道，如果你总是能更快地收到网购的东西，当你需要什么的时候就会回头再去它那里买。他们是对的。Prime会员每年的平均消费是1200美元。非会员的支出则是500美元。”

早期的时候Netflix也信奉类似的指标。该公司发出一份调查在邮件里面询问用户希望哪一天收到DVD。“他们衡量递送时间，看看是不是需要建立更多的分发服务中心来减少送货时间。Amazon可能也在做同样的事情。该公司专注于超额实现承诺而不是收入。他们投资于货运飞机和无人机，为的是永不止步地超出你的期望。”

大力投入物流提升忠诚度。每一家公司都有跟物流绑定的明确指标。其目标是建立可靠性消除惊吓。这可以建立忠诚。

回答以下问题来找出物流相关的真正指标：

哪一位客户订购最频繁？

他们有何共同特质？

当他们开始订购更多东西时你能识别出一个明显的转折点吗？

如何才能强化你提供给他们的产品？

你可以开发哪些功能来激发其他客户产生类似的忠诚度？

形成你的数据感

每一家公司都有自己的虚荣指标——以及明智指标。放心，你已经有了可帮助你分辨差异的数据。你只是需要训练自己。先从提升可以预测客户个体行为的指标开始，而不仅仅是为了跟竞争对手比较而捕捉一份汇总的快照。把你的事件流组织起来，按照时间顺序了解大家如何跟你的产品互动以便可以测试其中的部分。数据无法告诉你大家是怎么想的。要确保每一个部门理解自己的失败率并且准备好降低这个指标。你的物流是企业的关键杠杆。教会你的团队如何抽取和看待数据。你需要一个数据侦探团队，而不是让福尔摩斯单打独斗。

Tabb说：“娴熟运用数据不再只是技术的事情了。客户支持、设计、业务开发等等，每一家公司的每一个部门都必须投入进去。他们应该分析数据找出代理。当他们发现异常者时，要做好准备深入挖掘原因。哪怕你的数据团队少了一根线你也没法衡量。对你的事件流进行自动失灵分析展示给你的数据科学家看。让大家跟进数据团队或者把数据科学家嵌入到设计、客户支持等团队里面。我把大家能够利用数据的世界等同于可通过Google查找信息。当你刚开始使用Google时，学会如何从中找出所需的东西是要花时间的。最终，你学会了如何得到自己所需——当你做到这个时，你就有了这个令人吃惊的点进世界观。在数据方面，大多数公司还没有突破‘搜索结果的第一页’。但现在，这不是现实而是选择。不要停留在虚荣指标了。迷恋于镜中的自我你会错过周围正在变化的世界的。”

作者：译自：firstround.com

来源：36氪

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（编辑：应用网_丽江站长网）

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